⼟砂・洪⽔複合災害の予測を⽬的にしたシミュレーションに関する研究
京都⼤学 ⼭野井⼀輝

1

⾃⼰紹介 研究歴• 2011~2014 京都⼤学⼯学部・⼯学研究科修⼠課程）• ⼟砂動態モデルに関する研究• 2014~2017 京都⼤学⼯学研究科 博⼠課程 ⽇本学術振興会DC2 (2015~2017)• ⼟砂動態モデルを⽤いた⼟砂災害警戒システムに関する研究• 2017 京都⼤学防災研究所• ⽕⼭地域における⼟砂災害予測に関する研究• 2018~ 現在 理化学研究所計算科学研究センター• スパコンを⽤いた災害シミュレーションに関する研究• 2019~ 現在 京都⼤学防災研究所• ⼟砂・洪⽔複合災害の予測に関する研究2

研究活動の楽しさ・魅⼒や研究職の⼊り⼝• 博⼠過程・研究職に進んだ動機• ポスドク時代• 学⽣で学んだの学んだ⼟⽊を活かす仕事をしたかったから• 雇⽤形態への理解がされにくい• 研究だけでなく、そのプロセスの楽しみ• 研究テーマに関する不⾃由さ• ⼭地でフィールドワーク• ⼈件費制度（エフォート管理）• 海外での活動• ⼈件費を出せない研究テーマ（科研費（制度変更等）や共同研究など）も多数あるが、それに関わることができない．⾃発的な研究が制度上不可．

• 機械弄り等• 魅⼒• 研究職ゆえの⾃由さ• 苦労した点• 学⽣（博⼠過程）時代• ⽣活費の確保• 制度改善の兆しあり（令和２(2020)年４⽉から、科研費により雇⽤される若⼿研究者が⼀定の条
件の下、雇⽤元の科研費の業務に充てるべき勤務時間において⾃発的な研究活動等の実施が可能）(https://www.jsps.go.jp/jgrantsinaid/06_jsps_info/g_200812/index.html)）• DC1には採択されず、D2でDC2に採択• D1のときは奨学⾦確保に奔⾛• 意外に申請可能な制度が多数あることを知った

3

研究対象

適⽤事例 (Fujita & Yamanoi, 2015)
岐⾩県⾼⼭市神通川⽔系 ⾜洗⾕の⼟砂動態

空間スケール 約10km2, 時間スケール 1年~ 数10年

4

研究対象
Landslide induced hazards

Landslide, collapse
Sediment runoff, debris flow
Natural damming

Bad visibility
Flood on the road

Rainfallinducedhazards

Fear

Flood, inundation
Blockage/destroy ofbridges

Designatedshelter

Channel overflow

Flood induced hazards

Disaster in Tamba city, Hyogo pref. [Matsumura et al., 2014]

⼟砂災害中に発⽣するハザード群

5

研究対象

[出典：国⼟地理院HP][出典：国⼟地理院HP]

2017年九州北部豪⾬ ⾚⾕川における⼟砂と洪⽔の複合的災害（⼟砂・洪⽔氾濫）

6

Motivation• 流域からの⼟砂流出現象のモデル化と予測は，総合⼟砂管理や⼟砂災害の予測に有⽤．
• 特に降⾬データを⼊⼒とした現象の予測ができれば，• 警戒避難• 被害想定
• 気候変動の影響評価等に応⽤できる．
• ここで所謂⼟砂災害は，次のように分類できる．
• 斜⾯崩壊・地すべりによる災害• 斜⾯崩壊が⼟⽯流となり，その流下過程で発⽣する災害• 流域全体で多数の斜⾯崩壊・⼟⽯流が発⽣し，それが集積して地形を変化させ，同時に甚⼤な洪⽔が発⽣して⽣じる災害 （⼟砂・洪⽔氾濫）
これらを予測するには，⼟砂だけでなく，降⾬の流出プロセスも適切に扱う必要がある．
7

単位河道・単位斜⾯を⽤いた事例
SiMHiS [⼭野井，藤⽥, 2016, ⼟⽊学会論⽂集B1]

START
地形データ読み込み

概要：斜⾯崩壊モデル，河道への⼟砂供給量算定モデル，および流域⽔・⼟砂流出モデルを統合した解析モデルを⽤いて，降⾬条件と地形条件を元に斜⾯崩壊・洪⽔の危険度の空間分布を表⽰

𝑻𝑻𝒅𝒕

地形モデル作成
降⾬強度 𝑰 読み込み

降⾬浸透解析
河道の流れ解析
⽔位 𝒉𝒘 算定

Unitchannels

Unitslopes

Slopeelements

図：地形モデル（単位河道・単位斜⾯・斜⾯要素）

⼟中⽔分量を指標に⽤いた崩壊モデル(Chen& Fujita, 2014)を使⽤崩壊指標 𝑹𝒔 算定
𝑹𝒔 𝟏
Yes
崩壊⼟量推定⼟砂供給モデル

⼟砂流出解析

⽣産（崩壊）⼟砂量のうち河道に供給される量を地形から推定

単位河道・単位斜⾯内の⽔・⼟砂の流出を解析[江頭・松⽊，2000]

斜⾯崩壊（発⽣場・時刻・規模）
⽔位，河床変動量，流砂量 等

図：計算⼿法8

⼟砂動態モデル(SiMHiS)の適⽤
降⾬強度[mm/h]

⽔位[m]

崩壊個数[m]9

⼟砂動態シミュレーションと2次元シミュレーション• ○単位河道・単位斜⾯の⼟砂動態モデルで可能になってきたこと• 斜⾯崩壊と降⾬流出の⼀体的な予測• 時々刻々の危険度変化の予測• ☓⼟砂動態モデルでは難しいこと①詳細な被害範囲の予測• どこで被害が発⽣するか②予測の不確実性評価• どの程度の確率で被害が⽣じるか• これらの解決のため，スパコンを活⽤し，下記を実施• ⼆次元⼟⽯流シミュレーションの流域全体への適⽤（①の解決）• 斜⾯崩壊の位置に伴う不確実性の評価（②の解決）
10

従来のシミュレーション研究
⽔路実験

理論構築

モデル開発

現地観測
災害の発⽣痕跡調査

試験

検証Simulationin

１物理パラメータ
２外⼒（⾬、振動）
３発⽣位置

out
⼟⽯流の運動⽔深、流量、濃度等の時空間分布

発⽣位置がわからないので、予測simulationが困難 → simulationをリスク評価に使えない
研究⽬的：
災害後の再現計算ではなく、災害前にでも実施できる予測的計算スキームの確⽴

本研究でのシミュレーション⼿法
災害の発⽣

痕跡調査

データ蓄積（統計）

疑似的な条件⽣成

inSimulation（多ケース）out

⼟⽯流の運動⽔深、流量、濃度等の時空間分布（の空間統計）リスク情報

本研究でのシミュレーション⼿法
災害の発⽣痕跡調査※⼟⽯流始点（崩壊）の位置と地形条件間の関係をlogistic regression→崩壊の発⽣確率の⼆次元分布を算出。
→疑似乱数により斜⾯崩壊を発⽣。

データ蓄積（統計）
京256x60ノードで同時に計算

疑似的な条件⽣成

inSimulation（多ケース）out

⼟⽯流の運動⽔深、流量、濃度等の時空間分布（の空間統計）

リスク情報

計算⼿法
• 有限差分法（デカルト座標）• 計算スキーム: ⼈⼯粘性を更かしたMacCormackメソッド• 基礎式：河床の侵⾷堆積および流動形態に応じたせん断⼒を考慮した⼆次元浅⽔流⽅程式(Takahashi & Nakagawa, 1991)• ⽔と⼟砂の混合物を1流体として扱う• 並列化⼿法：OpenMP-MPI hybrid, ⼆次元領域分割
𝜕𝑼
𝜕𝑡

𝜕𝑬
𝜕𝑥

𝑼ℎ𝑢ℎ𝑣ℎ𝐶ℎ𝑧𝑺

𝜕𝑭𝜕𝑦𝑺

𝑬𝑢ℎ
1𝑔ℎ𝑢 ℎ2𝑢𝑣ℎ𝐶𝑢ℎ0𝑔ℎ 𝑆𝑆𝑔ℎ 𝑆𝑆𝑖𝜕𝜕 𝑢ℎ𝜀𝜕𝑥𝜕𝑥𝜕𝜕 𝑣ℎ𝜀𝜕𝑥
𝜕𝑥𝑖𝐶∗
𝑖𝑭𝑣ℎ𝑢𝑣ℎ
1𝑣 ℎ𝑔ℎ2𝐶𝑣ℎ0𝜕𝜕 𝑢ℎ𝜀
𝜕𝑦𝜕𝑦𝜕
𝜕 𝑣ℎ𝜀𝜕𝑦𝜕𝑦(1) Conservation law of fluid material(2) Momentum conservation for x direction.
(3)”y direction.
(4) Conservation law of sediment(5) River bed erosion/deposition.
ℎ : water depth𝑢, 𝑣 : depth-mean velocity (x and y direction, respectively)
𝐶 : sediment concentration𝑧 : ground surface elevation
𝜺 : eddy diffusivity for momentum
𝑺𝟎𝒙 , 𝑺𝟎𝒚 : gradient of ground surface for x and y direction,respectively
𝑺𝟎𝒙 , 𝑺𝟎𝒚 : friction gradient between fluid and bed surface for x andy direction, respectively
𝒊 : speed of erosion/deposition𝐶∗ : sediment concentration of ground material
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計算⼿法
𝑺𝒇𝒙 , 𝑺𝒇𝒚 : friction gradient between fluid and bed surface
𝑢 𝑢8𝑔ℎ𝐶𝑆𝑣 𝑑𝜌𝐶∗
𝐶𝜎𝑢 𝑢𝑣 𝑑0.49𝑔ℎ
1

𝐶/𝐶0.4𝐶∗ (Debris flow)

10.4𝐶∗𝑛 𝑢 𝑢𝑣 𝑑𝑔ℎ /

𝐶0.01 (Hyperconcentrated flow)𝐶

0.01 𝑜𝑟 ℎ/𝑑30 (Water flow)

𝑑: representative grain-diameter𝑛 : manning’s roughness coefficient𝒊 : speed of erosion/deposition

𝑖

𝛿𝛿𝐶𝐶∗
𝐶𝐶ℎ 𝑢𝑣
𝐶𝑑𝐶𝑢𝑣

𝐶∗𝐶𝐶0erosion

𝐶𝐶0deposition

𝑪 : equilibrium sediment concentration
𝛿 : erosion coefficient𝛿 : deposition coefficient

𝐶6.7
𝜌 1

𝜎

0.9𝐶∗
𝜌 tan 𝜃𝜌 tan 𝜙 tan 𝜃𝜎𝜌 tan 𝜃𝜌 tan 𝜙 tan 𝜃

5 tan 𝜃𝜎 𝜌1𝛼𝜏∗𝜏∗1tan 𝜃𝛼

𝜏∗𝜏∗

tan 𝜙

tan 𝜙tan 𝜃

0.138

0.138

tan 𝜃0.03

tan 𝜃0.03

Discretization scheme : MacCormack methodPredictor
𝜕𝑼𝜕𝑡𝑼𝑺ℎ𝑢ℎ𝑣ℎ𝐶ℎ𝑧

𝜕𝑬𝜕𝑥

𝜕𝑭𝜕𝑦𝑺𝑢ℎ
1𝑢 ℎ𝑔ℎ
2𝑢𝑣ℎ𝐶𝑢ℎ0

𝑬𝑔ℎ 𝑆

𝑆𝑔ℎ 𝑆

𝑆𝑼,

𝑭𝑖
𝜕
𝜕 𝑢ℎ𝜀𝜕𝑥𝜕𝑥𝜕𝜕 𝑣ℎ𝜀𝜕𝑥
𝜕𝑥
𝑖𝐶∗
𝑖𝑣ℎ𝑢𝑣ℎ1𝑣 ℎ𝑔ℎ2𝐶𝑣ℎ0

𝜕𝜕 𝑢ℎ𝜀𝜕𝑦𝜕𝑦
𝜕
𝜕 𝑣ℎ𝜀
𝜕𝑦
𝜕𝑦

∆𝑡
∆𝑦
Collector
𝑼,

𝑼,

∆𝑡
∆𝑥

𝑭,

𝑬,

𝑬,

𝑸

𝑭,

𝑸

,

1
𝑼,
𝑼,
2
∆𝑡
𝑭,
2∆𝑦

∆𝑡
2∆𝑥

𝑬,

𝑭,

𝑸

,

2𝑼 ,

𝑼

2𝑼 ,

𝑼,

𝑸

𝑸,,

∆𝑡𝑺 ,,

𝑬,
𝑸,

𝑸,

𝑸

,

1
∆𝑡𝑺 ,
2where,𝑸,

𝑸,

𝐾 𝑢∗ ℎ𝑼∆𝑥
𝐾 𝑢∗ ℎ𝑼,∆𝑦,,𝐾 : coefficient for artificial viscosity (=[2.5,2.5,2.5,1,1])
16⼟⽯流の⽣起⽅法
斜⾯（表層）崩壊

⼟⽯流（⽔と⼟砂の混合物）ℎD𝐶𝐶 𝐶ℎ 𝐷仮定•••

全域が飽和していると仮定（簡易的な⾬の扱い）
侵⾷可能な深さは1mに制限（⼟壌深さ）
崩壊⾯積は10m x 10m (5m解像度で2 x 2 meshes)

⼀旦発⽣させれば、下流を侵⾷して流れていく。すなわち崩壊の発⽣場所情報だけで計算ができる。
17

再現計算：条件⽣成再現計算：条件⽣成

0.0

1.0

2.0

3.0

ℎ [m]

4.0

-2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

5.0

Water depth∆𝑧 [m]

Terrain deformation再現計算：検証
崩壊痕跡 VS |地形変化|>0.01m
𝑤𝑙[m]Accuracy = 0.867
Recall = 0.744
Precision = 0.341

氾濫痕跡 VS 最⼤⽔深 > 0.01m

Accuracy = 0.835
Recall = 0.747
Precision = 0.234∆𝑧 [m]

全痕跡 VS |地形変化|>0

Yamanoi, K., Oishi, S., Kawaike, K., Nakagawa, H. (2020) "Predictive Simulation of Concurrent Debris Flow: How Slope
Failure Locations Affect Predicted Damage", Preprints 2020, 2020040118 (doi: 10.20944/preprints202004.0118.v1).

Accuracy = 0.881
Recall = 0.794
Precision = 0.553

Logistic regressionと疑似崩壊データ⽣成
Slope

Profile Curvature

Tangential CurvatureLogistic
regression

log10(accumulation)

Possibility

Random generation (60 patterns)
Yamanoi, K., Oishi, S., Kawaike, K., Nakagawa, H. (2020) "Predictive Simulation of Concurrent Debris Flow:
How Slope Failure Locations Affect Predicted Damage", Preprints 2020, 2020040118 (doi:60casesの計算結果

0.0

1.0

2.0

𝑤𝑙

3.0

4.0

[m]

5.0

-2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0

Maximum water level∆𝑧 [m]

Terrain deformation

最⼤⽔位の平均値と標準偏差

流域地形では、複数の⼟⽯流が合流するため、平均値は下流に⾏くほど上昇する。
しかし、標準偏差の空間的な変動は⼩さい

0.0

1.02.03.0

𝐴𝑉𝐸[m]

4.0

5.00.01.0

2.03.0

4.0

𝑆𝑇𝐷𝑉[m]5.0最⼤⽔位のRSD（相対標準偏差）

⼟⽯流が発⽣する渓流の出⼝では、 RSD=0.5 ~ 1 。
すなわち、このような箇所では、斜⾯崩壊発⽣位置による影響が⼤きい。

0.0

1.0

2.03.0𝑅𝑆𝐷[m]

4.0

5.0

対して、下流の居住域では、RSDは0.1程度となる。
つまり、崩壊位置に関わらずほとんど同程度の最⼤⽔深が⽣じることになる。すなわち、この付近の予測性は⾼いと⾔える。

流域地形による不確実性低減

流域地形は⼀般的に収束型の凹地形を呈する。
このため、個々の⼟⽯流の位置に関わらず、下流では近い規模の被害が⽣じうる。
すなわち、個々の発⽣位置を精度よく予測しなくても、下流の被害は予測できると考えられる。

結論• Logistic-regressionで得られる斜⾯崩壊の発⽣確率分布から擬似崩壊データを⽣成し、これを元にした予測型シミュレーションが実⾏できた。
• ⼟⽯流の発⽣部近傍の不確実性は⼤きいが、流域地形では合流を重ねることで不確実性が相対的に低減することが明らかになった。
• 従来より感覚的には知られていることだが、本シミュレーションで定量化された。
• 地質依存性、規模依存性、⼟⽯流⽣起タイミングの影響等については検討が必要• ⼤規模な計算資源を利⽤することで、斜⾯崩壊の発⽣位置が被害に及ぼす影響が定量化できた。
• ⼀⽅で、⼟砂動態モデルのように“物理的な”崩壊予測や、降⾬の流出プロセスとの統合は実現できていない。地形モデルを⽅法も、現状では⼤きな意味がある。

今後の展望など• 以上の⼿法により、過去の⼟⽯流・斜⾯崩壊のデータから得られる統計データを基に、類似した擬似被害データを作る技術が開発された。
• 機械学習の訓練データへの応⽤が考えられる。
• 特に災害は稀な現象であることから、観測ベースでは訓練に⼗分なデータが得られない。疑似災害シミュレーションは、この問題を解決できる。
• 例：衛星画像からの被害抽出に、疑似被害データで訓練したAIを⽤いる。

N. Yokoya et al., "Breaking Limits of Remote Sensing by Deep Learning From Simulated Data for Flood and DebrisFlow Mapping," in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, doi: 10.1109/TGRS.2020.3035469.

今後の展望など• 富岳（全体の1/414）を⽤いれば，解像度10mの広島県南部全域のシミュレーションを1時間程度で実⾏できる．
• 仮想的な降⾬条件から疑似的な斜⾯崩壊を発⽣させることで，不確実性を含めて，⾬から定量的に被害を推定できる．

Max-SWI: 240 [mm]Max-SWI: 260 [mm]28